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單總線多點測溫系統，單總線它采用單根信號線既傳輸時鐘又傳輸數據，而且數據傳輸是雙向的它具有節省I/O 口線資源結構簡單成本低廉便于總線擴展和 維護等諸多優點。本系統中所有的DS18B20都接在單片機的P1.1口上。用一個液晶屏顯示，從單片機P3口接上8個開關，與右邊的DS18B20 編號對應。當沒有開關按下時屏幕顯示"which NO you want press which key",要想看那一點處的溫度就按下幾號鍵（點擊key右邊的小紅 點，按一下彈下，再按一下彈起）。只能有一個按鍵按下，當有多個按鍵下時，屏幕上顯示“please press one key only !".
上傳時間： 2017-04-07
上傳用戶：小碼農lz
基于支持向量聚類的多聚焦圖像融合算法. 從無監督機器學習角度提出了一種基于SVC(support vector clustering)的圖像融合規則,解決了基于 SVM(support vector machine)的融合規則在處理多聚焦圖像融合問題時所引起的區域混疊與非平滑過渡問題,進一步提高了融合圖像的質量.
標簽： support clustering vector vecto
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：qlpqlq
悟透JavaScript docWT_JavaScript 不需要我多說啦，都知道很經典的，完整版的 ---------------------------
標簽： docWT_JavaScript JavaScript
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：wsf950131
這個是C#的簡單幫助文檔,CSDN上找到的,有300多人下載過此PDF C#是一種簡單、現代、面向對象和類型安全的編程語言，由 C和C++發展而來。C#（發音為“C 霎普”）牢固地植根于 C和 C++語言族譜中，并且會很快被 C和 C++程序員所熟悉。C#的目標在于把 Visual Basic的高生產力和 C++本身的能力結合起來。 C#作為Microsoft Visual Studio 7.0的一部分提供給用戶。除了 C#以外，Visual Studio還支持Visual Basic、Visual C++和描述語言VBScript和Jscript。所有這些語言都提供對Microsoft .NET平臺的訪問能 力，它包括一個通用的執行引擎和一個豐富的類庫。Microsoft .NET平臺定義了一個“通用語言子集” (CLS)，是一種混合語言，它可以增強 CLS兼容語言和類庫間的無縫協同工作能力。對于 C#開發者， 這意味著既是 C#是一種新的語言，它已經可以對用老牌工具如Visual Basic和 Visual C++使用的豐富類 庫進行完全訪問。C#自己并沒有包含一個類庫。
上傳時間： 2017-06-25
上傳用戶：xz85592677
坦克：這是一個簡單有趣的java多線程，事件處理，GUI等結合到一期的小例子?？梢酝暾貓绦小Ｄ軌蛴嫹执蛱箍恕?/p>
上傳時間： 2017-07-15
上傳用戶：Zxcvbnm
數據挖掘作為一個新興的多學科交叉應用領域,正在各行各業的決策支持活動中扮演著越來越重要的角色.本書將介紹數據挖掘(Data Mining)(Knowledge Discovery from Databases)的基本知識,以及從大量有噪聲,不完整,甚至是不一致數據集合中,挖掘聘用意義的模式知識所涉及的概念與技術方法.
標簽： Knowledge Discovery Mining Datab
上傳時間： 2017-08-08
上傳用戶：cc1015285075
該多線程下載工具功能強大，簡單實用。參考迅雷的功能來實現，因此本下載工具的名字叫做“迅雷(山寨版)”。雖然沒有真正迅雷功能那么強大，但是一些下載所具備的功能已經實現。
標簽： 多線程
上傳時間： 2013-12-15
上傳用戶：koulian
1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統，提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先，將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統性能；針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后，針對每個子模型設計相應的擅制器。最后，設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明，所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統，提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理，再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上，建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質，建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后，分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題，使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題，考慮系統實際運行數據，提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模，并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞：非線性系統；多模型方法；自適應控制；模糊聚類；神經網絡
標簽： 自適應控制
上傳時間： 2022-03-11
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在工業應用中常用一組傳感器對問一個被測量目標在一個過程的不同位置進行測量，然而由于每個傳感器位于過程的不同位置，它們將不問程度的受到嗓聲的干擾，為了從被嗓聲干擾的多傳感器測量值中獲得更準確的測量結果，霱要進“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數據融合系統的關鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息，得到對被測參數的最優估計，本文主要研究了以加權的方式進行多傳感器數據融合的方法，即研究如何對每個傳感器進行加權，從而得到對被測參數最優佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數據融合技術的基礎上，首先研究了基于奇異值分解的數據融合算法，通過對傳感器測量值構成的矩陣進行奇異值分解，利用每個傳感器測量值所對應的奇異值，可以估計出對每個傳感器權值的最優估計，從而在不要任何先驗知識的條件下，可僅由多傳感器的測量值，利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數的最優估計，此外，在許多工業過程中，人們利用多傳感器測量同一過程參數以控制該參數在過程中的不同位置能根據需要進行合理分布，此時人們希望利用多傳感器融合的測量結果，對每一個傳感器的測量數據進行重建，以獲得對每一個傳感器的測量結果進行更為準確的估計。為此，本文進一步研究了基于小波降噪和數據融合的傳感器數據重建算法，仿真和實驗結果都說明提出算法是有效的，最后，研究了非線性動態系統的狀態融合問題，研究了加權無氣味卡爾曼濾波（UKF）方法，研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴展卡爾曼濾波（EKF）在狀態融合估計中的不足，可以得到了更準確的狀態融合估計結關鍵詞多傳感器系統，數據融合，奇異值分解，UKF
上傳時間： 2022-03-16
上傳用戶：aben
隨著科學技術的發展和現代軍事的竟爭，需要雷達提供更先進的性能，對雷達的重要組成部分—接收機提出了更高的要求。它們具有以下特點：多通道接收、寬帶高分辨、高集成度、高可靠性及非常強的抗干擾能力。接收機包括前端變頻、高精度頻率綜合器和數字中頻采樣等關鍵技術。本題目針對現代雷達的特點，開展接收機各關鍵技術的研究工作，為未來新型雷達的研制提供實用的接收機技術，以提高雷達整體的各項戰術、技術指標和性能。隨著科技的不斷發展和新材料、新工藝的應用，各種高性能、小體積的器件的研制成功，為研究高集成度的接收機提供了器件保證；隨著數字化進程的加速，也為寬帶高分辨技術提供了有力的技術支持。本項目的技術作為雷達接收機的基礎設計，可以滿足不同頻段的雷達要求，特別適用于現代高機動抗有源干擾雷達，陸基、海基相控陣雷達以及電子對抗、通信等領域關鍵詞：雷達接收機，多通道，寬帶接收機隨著科學技術的發展和現代軍事的競爭，需要雷達提供更先進的性能，對雷達的重要組成部分—接收機2提出了更高的要求。它們具有以下特點：多通道接收寬帶高分辨、高集成度、高可靠性及非常強的抗干擾能力。接收機包括前端變頻、高精度頻率綜合器四和數字中頻采樣等關鍵技術。本題目針對現代雷達的特點開展接收機各關鍵技術的研究工作，為未來新型雷達的研制提供實用的接收機技術，以提高雷達整體的各項戰術、技術指標和整體性能本單位具有研制生產各種類型高性能雷達（包括機載、地面和海用艦載雷達）的能力。針對不同類型、不同體制和不同波段的現代雷達，接收機所采用的方案也不盡相同。在結構上，以前的產品都是采用積木式結構，就是將接收機的各個組成部分設計為一個一個的小模塊，然后通過射頻電纜連接起來，這樣做的結果是體積較大，在某些指標上如分辨率、抗干擾能力等，嚴重滯后于現代科技的發展和需求
上傳時間： 2022-03-26
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